diff --git a/notes/Spark_Streaming基本操作.md b/notes/Spark_Streaming基本操作.md
index 54c7690..48e53a3 100644
--- a/notes/Spark_Streaming基本操作.md
+++ b/notes/Spark_Streaming基本操作.md
@@ -106,6 +106,7 @@ streamingContext.fileStream[KeyClass, ValueClass, InputFormatClass](dataDirector
 DStream 是 Spark Streaming 提供的基本抽象。它表示连续的数据流。在内部，DStream 由一系列连续的 RDD 表示。所以从本质上而言，应用于 DStream 的任何操作都会转换为底层 RDD 上的操作。例如，在示例代码中 flatMap 算子的操作实际上是作用在每个 RDDs 上 (如下图)。因为这个原因，所以 DStream 能够支持 RDD 大部分的*transformation*算子。
 
 <div align="center"> <img  src="https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/pictures/spark-streaming-dstream-ops.png"/> </div>
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 ### 2.2 updateStateByKey
 
 除了能够支持 RDD 的算子外，DStream 还有部分独有的*transformation*算子，这当中比较常用的是 `updateStateByKey`。文章开头的词频统计程序，只能统计每一次输入文本中单词出现的数量，想要统计所有历史输入中单词出现的数量，可以使用 `updateStateByKey` 算子。代码如下：